？因为长期的“哑巴英语”式的身体教育，大部分以英语为第二语言的中国人总会有一个疑问，那就是他们读得好，写得好，但说得不好。但是由于资金有限，并不是每个需要提升口语的人都能得到外教的一对一辅导。对于这个问题，要想说一口流利的英语，解决的办法就是利用人工智能技能帮助中国人提升口语水平。

流利度成立于2012年。截至目前，该产品已获得约3600万用户。流利说的首要功能是提供文本并让用户跟随，然后系统会根据用户的发音准确度给出分数和意见。流利地说，App上提供的资料包括很多场景，比如平时的对话、留学、面试等。因此受到许多英语学习者的追捧。

但是，这个按照指定文本阅读的产品，并没有那么简短，也没有掩饰流利说要用机器学习技能帮助所有中国人提升英语水平的野心。

流利首席科学家林晖在接受PingWest采访时表示，早在2012年公司刚成立时，公司就决定将机器学习技能用于语音学习。但由于创业公司数据匮乏，机器学习需要大量数据进行智能练习，所以他们说话流畅，选择先推出上述跟进功能，收集中国人的口语语音数据。

经过四年的应用，用户总数达到3600万，流利说现在已经掌握了很多说不同口语水平的中国人的语音数据。此外，因为这些语音与建议的文本相关联，所以它们被标记为数据，这对机器学习系统越来越有价值。

根据Fluent Language和新浪教育联合发布的《我国英语口语白皮书》，Fluent Language收集了广泛的用户学习行为记录，拥有2.75亿分钟、31.9亿句的庞大录音数据库。

到目前为止，流利说已经基于这些数据推出了两个性能导向的产品，不同的是流利地知道你的英语和雅思。同时，通过递归神经网络的深度学习模型来认识你的英语，使得口语流利的自主学习系统的自主学习能力得以发生，使学生不断接触到相关性越来越高的学习内容。

此外，本人雅思流利，刚上线，能熟练使用以上语音数据练习的人工智能系统，协助雅思考生完成成绩评估和备考计划。由于雅思口语时判断的片面性，雅思口语流利能准确理解考生的语义，进而给出相对客观的分数。

上周在平西举行的HAY！在第十六届代表大会上，PingWest采访了Fluent Speaking联合创始人、首席科学家林晖，他向我们讲解了Fluent Speaking四年来的产品组织：用物堆砌数据，用社区堆砌用户，再用数据构建人工智能的口语学习效率，完成商业化。

作为第一组成员，林晖说得很流利。

林晖毕业于华盛顿大学，是谷歌美国总部的一名研究科学家。他还是语音识别、自然语音处理、深度学习和大数据挖掘算法方面的专家。他在相关领域发表了30多篇世界论文，在中国和美国拥有多项专利。

以下是采访记录：

PW:能简单说说自己的经历吗？

林晖：2006年，我在华盛顿大学攻读博士学位。我的主要研究方向是机器学习和一些理论研究。当时我做了一些自然的语音处理。总的来说，我从事这个领域大约有十年了。在此之前，我在清华做的也是技术。当时我在电子系。当时MSI，也就是微软亚洲研讨会刚刚成立。当时不想说是去工作还是出国，所以读了硕士，在读硕士的时候，有机会在微软亚洲研讨会实习了半年。

我觉得这次MSI的经历对我影响很大。当时，它实际上拥有一些研发尖端、顶级的技能。你可以看到AI在今天火了，在未来，大约一半的人以前都在MSI。他们当时被分配做的事情和AI有关，我当时被分配做的事情也和语音识别有关。

那次经历让我觉得，做一些新技能和前沿技能的研究，其实很有意思。所以在那之后，我决定去国外读博士。当然，当时做出这个选择的原因之一是：我不认为自己对技能和工程有任何怀疑，但我期望自己能进一步学习，对这类技能有更多的了解，比如机器学习。因此，我去美国攻读博士。博士的方向也是比较偏机器学习理论的研究和偏理论的东西。

当时我觉得，首先我对这个新事物和一些我不知道的东西产生了强烈的好奇心，我期待去探索和开拓一些方式。此外，我希望我的作业能够真正持续，不仅仅是为了我的使命，也是为了发一些论文，而是为了一些真正的实用价值，这会影响我们的日子。这就是我要去行业实习的原因。

我当医生的时候去谷歌实习。谷歌给了我非常深刻的印象。和之前其他大公司的研究机构不一样。它的研究和生产密切相关，就像产品和事务一样。它的科学家都在产品组和事务组。每天，你思考的问题是，我们如何才能继续这个生意？你做的功课可以直接影响数百万用户。

当时觉得挺有意思的，因为我在微软。

亚洲研究所。